Fintech Endüstrisinde ML ve AI Nasıl Kullanılır? (Victor Martin)

Yapay zeka (AI) ve onun alt kümesi teknolojisi olan makine öğrenimi (ML), artık bazı fütüristik yenilikleri temsil etmiyor. On yıldan daha kısa bir süre önce sık sık moda olan teknoloji sözcükleri olarak ortaya çıkmaktan, artık işlerin ayrılmaz bir parçası haline geldiler.

Yapay zeka ve makine öğrenimi teknoloji yenilikleri dijital ortamda şekilleniyor. Fintech, AI ve ML gibi belirli endüstrilerde yenilikleri teşvik etmek özellikle faydalıdır.

Neredeyse tüm sektör istatistikleri, önümüzdeki yıllarda yapay zeka destekli Fintech çözümlerinin muazzam büyümesine işaret ediyor. AI'ye göre

Mordor İstihbaratından rapor26.67-23.17 yılları arasında yıllık %2021'lik bir büyüme sağlayarak 2026 milyar ABD doları tutarında devasa bir rakama ulaşacak.

Fintech sektöründe uzmanlaşmış bir geliştirme şirketi olarak, fintech sektörü için web geliştirmede yapay zeka ve makine öğrenimini nasıl kullanacağınızı zaten biliyorsunuz. Fintech sektöründe yapay zeka ve makine öğreniminin kapsamı, fırsatları ve kullanım durumları sürekli olarak genişlemektedir. İşte biz
Yapay zekanın fintech endüstrisindeki bu önemli kullanım örneklerinden bazılarını sergilemeye çalıştım.

Dolandırıcılık Kontrolü ve Finansal Güvenlik

Fintech endüstrisi çoğu siber saldırı ve siber suçun en büyük hedefi olmaya devam ediyor. Bu saldırılar ve hackleme girişimleri giderek daha karmaşık hale geldiğinden, manuel müdahalenin tamamen orantısız olduğu uzun zaman önce kanıtlandı. Burası AI ve
ML teknolojileri daha akıllı alternatifler sunuyor.

İstenmeyen siber davranışlarda yaygın olan anormallikleri, usulsüzlükleri ve belirli kalıpları insan müdahalesi olmadan tespit etmek, sahte işlemleri kontrol etmek ve finansal güvenliği sağlamak için yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerini kullanmanın en büyük avantajıdır. Otomatik olmanın yanı sıra
Kötü niyetli işlemlere yönelik belirli tetikleyicilerin ve kalıpların tanınmasıyla, AI ve ML, daha sıkı kontrol ve sağlam korumalar için belirli güvenlik önlemlerini ve etkinliklerini de otomatikleştirebilir.

BPA ile Kişiye Özel Bankacılık ve Müşteri Deneyimi

Bir ortamda modernize edilmiş çok görevli makinelerle desteklenen İş Süreci Otomasyonu (BPA), artık birçok endüstri için büyümeyi artırıcı bir faktör haline geldi. Makine Öğrenimi (ML) modelleri, makinelerin belirli davranışları, etkileşimleri, niyetleri ve
İşlemlerin işlenmesinde kurallar. Buna göre belirli ara adımların gerçekleştirilmesi süreci hızlandırmaya yardımcı olabilir. Bu makine destekli özellik sonuçta müşteri hizmetlerini hızlandırır, insan hatalarını ortadan kaldırır ve hizmetleri müşteriye göre kişiselleştirir
davranış ve işlem geçmişi.

AI ve ML, hizmetleri belirli müşteri gereksinimlerine ve amacına göre kişiselleştirerek müşteri endişelerini anında çözebilir. Müşteri duyarlılığı analizinden müşteri iletişimine ve destek kalitesi değerlendirmesine, müşterilere hizmet etmek için akıllı görev otomasyonuna kadar
AI ve ML, hızlı bir şekilde, fintech sektöründe müşteri odaklı iş süreci otomasyonunu kolaylaştırabilir ve bu da daha fazla müşteri memnuniyeti ve iş dönüşümü sağlayabilir.

Veriye Dayalı İçgörülere Dayalı Karar Verme

Günümüzün herhangi bir sektördeki toplantı odaları, insan analizinden ziyade analitik ve iş zekası (BI) araçları tarafından işlenen veriye dayalı içgörülere odaklanmaktadır. Özellikle bankacılık ve finans gibi oldukça rekabetçi ve kaynak yoğun bir sektörde karar alma
veri içgörülerine ve iş zekası araçlarına diğerlerine göre daha bağımlıdır. Yapay zeka, çok sayıda farklı veri kümesine ve analiz parametresine güçlü bir şekilde maruz kalarak bu veri analitiği yeteneklerini bir sonraki seviyeye taşıdı.

Fintech sektöründe pek çok şirket öncelikle karar zekası yetenekleri nedeniyle yapay zekayı benimsiyor. Finans sektörü piyasa dalgalanmalarına, mali çalkantılara ve değerleme risklerine en çok maruz kaldığından, çok büyük bir veri odaklı içgörüler daha hızlı işleniyor.
veri hacmi büyük önem taşıyor. Modern yapay zeka platformları, petabaytlarca veriyi çok sayıda parametre üzerinden ışık hızında analiz edebilir. Kesin gerçek zamanlı bilgiler sunmaya yönelik bu devrim niteliğindeki yetenek, yapay zekayı karar verme sürecinde yeri doldurulamaz hale getirdi
Fintech sektörünün.

Müşteri Desteği için NLP ve NLG Sohbet Robotları

Yapay zeka (AI), özellikle müşteri destek sohbet robotları için faydalı olmuştur. Modern yapay zeka sohbet robotları, müşterinin duygu ve niyetini yakalamanın yanı sıra doğal insan dilini de anlayabilir ve iletişim kurabilir. Doğal Dil İşleme (NLP) ve
Doğal Dil Anlama (NLG), sohbet robotlarının doğal konuşma ve metin dilinde insan iletişimini anlamasına ve buna göre iletişim kurmasına yardımcı olan yapay zeka tabanlı eğitimli veri modelleridir. Sonuç olarak bu, daha tatmin edici müşteri desteğiyle sonuçlanır.
üretim ve iş dönüşümü.

Öte yandan, birinci nesil kural tabanlı sohbet robotlarından bir adım daha ileri giden yapay zeka sohbet robotları, artık birçok alana özgü özel sorguya yanıt verebiliyor ve bu da müşterilerle ilişkilerin daha iyi anlaşılmasını sağlıyor. Sonuçta kişiselleştirilmiş ve daha hızlı iletişim
Fintech şirketlerinin teknoloji dünyasında markalaşmalarını canlandırmasına ve daha fazla potansiyel müşteri yaratmasına yardımcı olur.    

Sigorta Sektöründe Hasar Yönetimi ve Sigortalama

Sigorta, son yıllarda yapay zeka ve makine öğrenimi teknolojilerinin ayak izlerini bulduğu finans sektöründe gelişen alanlardan biri. Sigorta şirketlerinin birçok beklenmedik durum faktörünü, belirsiz gelecek tahminlerini ve değişken finansal durumları analiz etmesi gerektiğinden
Pazar dinamikleri, çok miktarda çok yönlü veriyi kapsayan derinlemesine ve titiz bir analiz, sigortacılık, sigorta ürün tasarımı ve temel karar alma süreçleri için son derece önemlidir. Yapay zeka araçlarının son derece etkili olduğu nokta burasıdır.

Özellikle hileli iddiaların tespit edilmesi, yapay zeka araçlarının etkileyici bir rol oynayabileceği sigorta şirketleri için büyük bir zorluktur. Yapay zeka araçları, poliçelerin yayınlanmasından önce risk faktörlerinin kesin olarak hesaplanmasının yanı sıra, büyük anormallikleri de tespit edebiliyor.
düzensiz kalıplar ve şirket tarafından daha fazla araştırılması gereken iddialardaki tutarsızlıklar.

Krediler için Kredi ve Risk Profili Oluşturma

Kredi ürünlerini farklı amaçlarla pazarlayan bankalar ve finansal kuruluşlar için kredi notunun kontrol edilmesi ve müşterinin risk profilinin çıkarılması büyük önem taşımaktadır. Bu, yapay zekanın son derece faydalı bir rol oynayabileceği başka bir alandır.

Yapay zeka destekli bir kredi puanlama aracı, bireysel finansal durumlara, demografik verilere, piyasa değişkenliğine ve beklentilere karşılık gelen çok sayıda veri kümesini analiz ederek bir müşteri için hızlı bir şekilde kesin bir kredi notu ve puanı geliştirebilir. Bu aynı zamanda şunları sağlar:
daha hızlı bir ödeme süreci ve daha yüksek kredi geri ödemesi ve müşteri kurtarma.

Özetle

Dijital ortamda neredeyse her şeyde yapay zeka ve makine öğrenimi var. Fintech, tüm sektörler arasında bu akıllı teknolojilerin en büyük yararlanıcısı olacak. Gelecekte, tahmine dayalı yapay zeka girdilerinin birçok finansal kuruma yardımcı olmasını bekleyebiliriz
yakın geçmişte 2008 gibi büyük mali krizlerin önlenmesi.